pythondecimal計算原理

Python自帶的decimal模塊用于十進(jìn)制數(shù)學(xué)計算,它是在浮點(diǎn)類型的基礎(chǔ)上設(shè)計的,可以非常精確地在計算機(jī)中存儲和計算,精度優(yōu)于floating point,因?yàn)楦↑c(diǎn)數(shù)并不能精確的表示十進(jìn)制數(shù),因?yàn)橛嬎銠C(jī)由底層CPU和IEEE 754標(biāo)準(zhǔn)通過自己的浮點(diǎn)單位去執(zhí)行算術(shù)時的特征,因此對于精度要求高但效率不要求的場景,比如財務(wù)等,decimal可以較好的替換float類型。 Decimal重載了簡單的算術(shù)運(yùn)算符,所以可以采用內(nèi)置數(shù)值類型同樣的方式處理 Decimal實(shí)例。Decimal構(gòu)造函數(shù)取一個整數(shù)或字符串作為參數(shù)。

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說明 Python 處理業(yè)財數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景,并寫出相應(yīng)代碼。可以從采購業(yè)務(wù)、存貨？

Python 是一種流行的編程語言，通常用于處理財務(wù)數(shù)據(jù)。一個常見的應(yīng)用是在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，Python強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和可視化庫可用于分析大型數(shù)據(jù)集并識別數(shù)據(jù)中的趨勢和模式。

可用于分析財務(wù)數(shù)據(jù)的 Python 腳本的一個示例是計算指定時間段內(nèi)特定股票平均價格的腳本。金融分析師可以使用此腳本來跟蹤股票的表現(xiàn)并預(yù)測其未來的價格走勢。

下面是計算股票平均價格的 Python 代碼示例：

在此代碼中，我們首先導(dǎo)入 and 庫，這些庫通常用于處理 Python 中的財務(wù)數(shù)據(jù)。然后，我們使用庫中的函數(shù)將庫存數(shù)據(jù)從 CSV 文件加載到 ，這是一種用于處理表格數(shù)據(jù)的強(qiáng)大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。pandasnumpyread_csv()pandasDataFrame

接下來，我們使用對象中的函數(shù)來計算股票的平均價格。最后，我們將結(jié)果打印到控制臺。mean()DataFrame

這只是Python如何用于財務(wù)數(shù)據(jù)分析的一個簡單示例。在這個領(lǐng)域使用Python還有許多其他應(yīng)用和可能性，包括分析投資組合的表現(xiàn)，預(yù)測股票價格等等。

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python讀取財經(jīng)數(shù)據(jù)

提取日期數(shù)據(jù)基本語法

from WindPy import w

w.start()

當(dāng)出現(xiàn).ErrorCode==-103說明沒連接上，要start一下

w.wsd(security, fields, startDate = None, endDate= None , options = None)

opion 可選（period, 日期類型， 貨幣類型，前后復(fù)權(quán)）

提取財務(wù)數(shù)據(jù)基本語法

w.wss(security, fields, options = None)

提取板塊日序列基本語法

w.wses(sectorCode, fields, startDate = None, endDate = None, options = None)

提取板塊日截面數(shù)據(jù)基本語法

w.wsee(sectorCode, fields, options=None)

提取宏觀數(shù)據(jù)基本語法

w.edb(codes, startDate =None, endDate =None, options=None)

1.日期序列基本語法

ts.get_hist_data(stock,start,end)

注意：1.stock不能是集合,只能單個股票 2.需要帶上.sz或.sh 3.沒有field，只能取出數(shù)據(jù)后再切除.

2.pro用法

pro.daily(code, start, end, fields)

tushare引用語句

弊端也很明顯，一方面不能stock集合輸入，一次只能調(diào)取一個股票對應(yīng)數(shù)據(jù)，另一方面tushare雖是免費(fèi)試用，但有權(quán)限限制。

基本語法

wb.get_data_yahoo(code, start, end)

wb.DataReader(code, 'yahoo', start, end)

沒法添加fields, 雖能集合適用，但出來的索引挺奇怪的

推薦使用定義函數(shù)或用for循環(huán)批量獲取數(shù)據(jù)

總體感覺wind api最舒服，但需要賬號，mac也不能直接調(diào)用wind api。還是推薦tushare的pro用法。

小白學(xué)習(xí)中，請指教=v=

python在財會領(lǐng)域有哪些應(yīng)用？

python在財會領(lǐng)域應(yīng)用：可以用來處理數(shù)據(jù)，進(jìn)行更深層次的數(shù)據(jù)分析，評估預(yù)算的時候，快速數(shù)據(jù)對比。

python相比php\ruby的模塊化設(shè)計，非常便于功能擴(kuò)展；多年來形成了大量優(yōu)秀的web開發(fā)框架，并且在不斷迭代；如目前優(yōu)秀的全棧的django、框架flask，都繼承了python簡單、明確的風(fēng)格，開發(fā)效率高、易維護(hù)，與自動化運(yùn)維結(jié)合性好。

Python

是完全面向?qū)ο蟮恼Z言。函數(shù)、模塊、數(shù)字、字符串都是對象。并且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益于增強(qiáng)源代碼的復(fù)用性。Python支持重載運(yùn)算符和動態(tài)類型。相對于Lisp這種傳統(tǒng)的函數(shù)式編程語言，Python對函數(shù)式設(shè)計只提供了有限的支持。有兩個標(biāo)準(zhǔn)庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經(jīng)考驗(yàn)的函數(shù)式程序設(shè)計工具。

在Pandas用read_excel函數(shù)讀取數(shù)據(jù)時怎么保留文本？

利用Python的pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來讀取excel表格的數(shù)據(jù)，部分代碼如下：

#-*- coding:utf-8 -*-

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

catering_data="catering_sale.xls"

data=pd.read_excel(catering_data,index_col=u'日期')

#讀取數(shù)據(jù)，指定"日期"列為索引列；

大多數(shù)書上都是這樣寫的，但是在Python2.7上運(yùn)行時出現(xiàn)錯誤。（沒有在Python3.x版本試過）

出現(xiàn)了如下問題：

這里寫圖片描述

使用help（pd.read_excel）發(fā)現(xiàn)參數(shù)中有必選參數(shù)sheetname,加入到函數(shù)中，代碼如下：

#-*- coding:utf-8 -*-

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

catering_data="catering_sale.xls"

data=pd.read_excel(catering_data,sheetname=0,index_col=u'日期')

運(yùn)行成功。

sheetname=0 的意思是：讀取xls文件中的第一個表格。（假設(shè)文件中有很多個表格）

另外，也可以將文件轉(zhuǎn)換成csv格式，就不需要這個參數(shù)了。代碼如下：

catering_data="catering_sale.csv"

data=pd.read_csv(catering_data)

1、讀取txt數(shù)據(jù)

In [1]: import pandas as pd

In [2]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\\test_code.txt',sep = '\t',encoding = 'utf-8')

對于中文的文本文件常容易因?yàn)榫幋a的問題而讀取失敗，正如上圖所示。遇到這樣的編碼問題該如何處置呢？解決辦法有兩種情況：

1）當(dāng)原始文件txt或csv的數(shù)據(jù)不是uft8格式時，需要另存為utf8格式編碼；

2）如果原始的數(shù)據(jù)文件就是uft8格式，為了正常讀入，需要將read_csv函數(shù)的參數(shù)encoding設(shè)置為utf-8

將原始數(shù)據(jù)另存為utf8格式的數(shù)據(jù)，重新讀入txt數(shù)據(jù)

In [3]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\\test.txt',sep = '\t',encoding = 'utf-8')

In [4]: mydata_txt

很順利，txt文本文件數(shù)據(jù)就這樣進(jìn)入了Python的口袋里了。

2、讀取csv數(shù)據(jù)

csv文本文件是非常常用的一種數(shù)據(jù)存儲格式，而且其存儲量要比Excel電子表格大很多，下面我們就來看看如何利用Python讀取csv格式的數(shù)據(jù)文件：

In [5]: mydata_csv = pd.read_csv('C:\\test.csv',sep = ',',encoding = 'utf-8')

In [6]: mydata_csv

如果你善于總結(jié)的話，你會發(fā)現(xiàn)，txt文件和csv文件均可以通過pandas模塊中的read_csv函數(shù)進(jìn)行讀取。該函數(shù)有20多個參數(shù)，類似于R中的read.table函數(shù)，如果需要查看具體的參數(shù)詳情，可以查看幫助文檔：help(pandas.read_csv)

主要使用excel處理數(shù)據(jù)的話，財務(wù)人員學(xué)習(xí)VBA和python哪個比較好？

作為兩種語言都會一些的財務(wù)人員，首先還是推薦先VBA，再考慮Python的學(xué)習(xí)

理由如下：

VBA作為office的原始自帶語言，相對于其他語言操作Excel更加方便快捷

VBA是Visual Basic For Application 的簡稱，語法體驗(yàn)和VB一致，都是一個大家族，作為一門腳本語言，學(xué)習(xí)成本相對于其他語言較低。

Python作為最近幾年的熱門語言，其語法簡潔明了，輪子也多，財務(wù)領(lǐng)域，可以用于數(shù)據(jù)的采集，ETL和后續(xù)分析。就數(shù)據(jù)方面Python操作起來方便很多，但是對于一些格式圖表細(xì)節(jié)則不如VBA來的方便。

VBA學(xué)習(xí)成本相對Python低一些

對于新手，首先要學(xué)習(xí)的就是錄制宏！

在Excel中錄制宏，把我們的操作錄制下來，反復(fù)使用，就好像錄制視頻一樣，可以反復(fù)觀看，其中80%的功能，我們可以通過錄制宏來實(shí)現(xiàn)，剩下要學(xué)習(xí)的知識并不是很多

需要學(xué)習(xí)的大概有

1、工作薄對象，工作表對象、單元格對象、圖表類對象（相對前兩者使用少一些）等

2、循環(huán)和判斷語句（FOR、DO、IF常用）等

3、其他重要：數(shù)組、FSO、正則、字典等

財務(wù)人員使用Excel頻率高，跨文件操作必學(xué)VBA

只會函數(shù)、技巧、圖表對于復(fù)雜一些的財務(wù)需求是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，

集團(tuán)中，財務(wù)面對是經(jīng)常是大量的文件匯總處理、數(shù)據(jù)抽取、分析、拆分

這種跨文件，大量的處理，是函數(shù)所無法完成的，如果會VBA則得心應(yīng)手

未來可以推薦PBI系列

隨著PBI和Power系列的出現(xiàn)，給Excel插上了翅膀，

Power Query ：對數(shù)據(jù)的ETL簡單高效，降低了學(xué)習(xí)成本，對于新手比較友好，

Power Pivot ：號稱超級透視表，透視表大家都知道非常的好用，對于簡單的數(shù)據(jù)分析，非常方便，那么這個超級透視表，可見一斑

Power Map：數(shù)據(jù)可視化展示，比自帶的常用圖表展示更加方便，在Power BI中有了更多的圖表插件可以學(xué)習(xí)

簡單說兩句，大家有興趣可以留言，進(jìn)一步交流溝通！